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龍圖騰網獲悉北華航天工業學院申請的專利基于時序遙感影像的農作物產量預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120278341B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510724738.0，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權基于時序遙感影像的農作物產量預測方法是由文斌;齊智;楊宇;蘇琪;莊祥;崔雄濤;唐瑞尹;李旭青;曹云剛;潘如夢設計研發完成，并于2025-06-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于時序遙感影像的農作物產量預測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及農作物產量分析技術領域，具體為基于時序遙感影像的農作物產量預測方法，本發明中，獲取農作物生長期內的光學遙感影像和合成孔徑雷達影像，通過互補信息融合和云下信息恢復，構建時間序列影像；解決云層干擾與數據缺失問題，利用多尺度時間調控卷積模塊處理時間序列影像，提取多尺度時序特征，并結合注意力差分跳躍連接進行特征融合，得到水稻分布圖；基于水稻分布圖確定水稻種植區域，并在水稻種植區域內選擇最優同化時段，將遙感反演的葉面積指數與作物生長模型模擬結果進行同化，生成同化后模擬產量；基于多尺度時序特征，建立以作物生長模型參數相關的參數動態響應矩陣，對同化后模擬產量進行殘差校正，從而提高水稻產量預測精度。

本發明授權基于時序遙感影像的農作物產量預測方法在權利要求書中公布了：1.基于時序遙感影像的農作物產量預測方法，其特征在于，其方法步驟如下： S1、獲取農作物生長期內的光學遙感影像和合成孔徑雷達影像，通過互補信息融合和云下信息恢復，構建時間序列影像； S2、利用多尺度時間調控卷積模塊處理時間序列影像，提取多尺度時序特征，并結合注意力差分跳躍連接進行特征融合，得到水稻分布圖； S3、基于所述水稻分布圖確定水稻種植區域，并在水稻種植區域內選擇最優同化時段，將遙感反演的葉面積指數與作物生長模型模擬結果進行同化，生成同化后模擬產量； S4、基于步驟S2中的多尺度時序特征，建立以作物生長模型參數相關的參數動態響應矩陣，對步驟S3的同化后模擬產量進行殘差校正，輸出優化后的水稻種植區域產量估算值；其中： 參數動態響應矩陣的構建過程具體包括： 采用隨機森林算法量化各時序特征與作物生長模型敏感參數的非線性關聯強度；通過特征重要性分析篩選出對參數變化敏感的關鍵時序特征集合，結合門控循環單元網絡編碼時序特征的動態演變模式；構建以作物生長模型參數為行向量、多尺度時序特征為列向量的參數動態響應矩陣，矩陣元素值表征參數對特征的動態響應強度； 殘差校正的過程具體包括： 通過對比同化后模擬產量與實測產量的空間殘差分布，結合參數動態響應矩陣反向推導導致殘差的模型參數偏差；提取殘差高值區域對應的多尺度時序特征，利用隨機森林特征貢獻度分析識別與殘差匹配的敏感參數；將篩選出的高貢獻度參數及其關聯特征作為關鍵校正因子，輸入門控循環單元網絡預測空間差異化的殘差調整量，并通過注意力機制動態加權不同生育期特征的校正貢獻。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北華航天工業學院，其通訊地址為：065099 河北省廊坊市愛民東道133號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。